WROP包含什么内容？
WROP是受认知科学启发的数据基础设施，包含150个手工设计任务，分为六个认知类别；Blender生成器随机化速度、光照、相机角度等参数，每个任务生成1万余样本，并发布150万样本训练语料和300题测试。
Training Object Permanence in World Models
（翻译）在世界模型中训练客体永久性
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2609.28654: Training Object Permanence in World Models
AI 摘要
该论文探讨视频生成模型是否具备客体永久性，并发布WROP数据基础设施：150个认知科学启发的任务，分六类，用Blender生成器随机化速度、光照等参数，每任务1万余样本。作者公开150万样本训练语料和300题测试，评测14个视频模型，其中16B世界模型PWM-WROP在续写模型中排名第一、总体第三，并开源数据、测试、权重与PyTorch训练栈。
AI 问答
论文评测了哪些视频模型，结果如何？
评测了14个视频模型，包括3个参考到视频、7个编辑和4个续写模型；在盲测成对Elo研究中，16B世界模型PWM-WROP在续写模型中排名第一，总体排名第三，仅次于两个参考到视频模型之间的统计并列。
论文开源了哪些资源？
论文发布数据、测试集、模型答案、分数、权重，以及原生PyTorch训练栈PWM，该训练栈在AWS Trainium2上运行。
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